BAB III ANALISIS. Bab ini berisi penjelasan mengenai analisis sistem pencarian melodi pada file

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB III ANALISIS. Bab ini berisi penjelasan mengenai analisis sistem pencarian melodi pada file"

Transkripsi

1 BAB III ANALISIS Bab ini berisi penjelasan mengenai analisis sistem pencarian melodi pada file MIDI yang akan dikembangkan. Secara garis besar, sistem akan menerima masukan query berupa melodi monofonik, kemudian sistem akan mencari file-file MIDI mana saja dari sebuah kumpulan file MIDI yang memiliki melodi yang mirip dengan melodi yang dijadikan query. Query yang dimasukkan bisa terdiri dari hanya satu birama atau bisa lebih dari satu birama. Sistem akan mencari birama (atau birama-birama yang berurutan) mana saja yang berisi melodi yang paling mirip dengan melodi yang dijadikan query. File MIDI hasil pencarian tidak harus memiliki melodi yang sama persis dengan melodi yang dijadikan query, tapi harus memiliki melodi yang mirip dalam batas toleransi tertentu. Untuk tiap query yang diajukan oleh pengguna, sistem akan melakukan penghitungan derajat ketidakmiripan terhadap tiap birama pada tiap file MIDI di dalam sistem berdasarkan query tersebut. Jika nilai derajat ketidakmiripan yang dihasilkan semakin kecil, maka melodi yang terkandung dalam melodi birama semakin mirip dengan melodi dalam query. Jika nilai derajat ketidakmiripan sama dengan 0, maka melodi yang terkandung dalam birama sama dengan melodi dalam query. Penghitungan derajat ketidakmiripan untuk setiap file MIDI ditempuh dalam tiga proses, yaitu: 1. Konversi melodi pada file MIDI menjadi melodi monofonik. III - 1

2 2. Pemetaan melodi hasil konversi dari file MIDI dan melodi yang dijadikan query ke diagram fungsi interval terhadap waktu. 3. Pembandingan melodi pada file MIDI dengan melodi pada query. Berdasarkan segmen melodi yang dibandingkan, ada dua cara untuk membandingkan melodi pada file MIDI dengan melodi pada query, yaitu: 1. Pembandingan melodi per birama. Sistem akan membandingkan melodi pada tiap birama dalam tiap file MIDI dengan melodi yang dijadikan query. Kelebihan pembandingan melodi per birama adalah waktu eksekusinya yang relatif cepat karena suatu lagu biasanya hanya terdiri dari puluhan birama. Kekurangannya adalah nada pertama query harus berada di ketukan pertama pada birama. 2. Pembandingan melodi per nada. Sistem akan membandingkan melodi dengan tiap nada dalam tiap file MIDI sebagai nada awal melodi dengan melodi yang dijadikan query. Panjang potongan melodi dari file MIDI yang dibandingkan sama dengan panjang query. Kelebihan pembandingan melodi per nada adalah fleksibilitas; nada pertama query tidak perlu berada di ketukan pertama pada birama. Kekurangannya adalah waktu eksekusinya yang relatif lebih lama karena suatu lagu biasanya terdiri dari ratusan nada. Skema penghitungan derajat ketidakmiripan dapat dilihat pada Gambar 3.1. Langkah-langkah yang ditempuh dalam proses penghitungan derajat ketidakmiripan untuk setiap file MIDI adalah sebagai berikut: 1. Sistem mengonversi melodi dari file MIDI yang sedang diproses menjadi melodi monofonik. Melodi hasil konversi inilah yang akan dibandingkan dengan melodi yang dijadikan query. III - 2

3 File MIDI Query (melodi) Konversi ke melodi monofonik Melodi monofonik Pemetaan ke diagram fungsi waktu Pembandingan melodi Derajat ketidakmiripan Gambar 3.1 Skema Penghitungan Derajat Ketidakmiripan 2. Sistem memetakan melodi yang dijadikan query ke diagram fungsi interval terhadap waktu. 3. Sistem memetakan melodi hasil konversi dari file MIDI yang sedang dibuka ke diagram fungsi interval terhadap waktu. 4. Pada pembandingan melodi yang dilakukan per birama, nyatakan panjang melodi yang dijadikan query sebagai b 1 (dalam satuan birama) dan panjang file MIDI III - 3

4 sebagai b 2. Sistem akan melakukan pembandingan terhadap setiap b 1 birama yang berurutan pada melodi pada file MIDI dengan melodi yang dijadikan query berdasarkan diagram fungsi interval terhadap waktu yang telah dihasilkan sebelumnya. Pembandingan ini akan menghasilkan nilai derajat ketidakmiripan antara kedua melodi tersebut. Pembandingan melodi dilakukan dari birama pertama sampai birama ke-(b 2 b 1 + 1) pada file MIDI. Pada pembandingan melodi yang dilakukan per nada, nyatakan panjang melodi yang dijadikan query sebagai b 1 (dalam satuan birama). Sistem akan melakukan pembandingan terhadap setiap melodi yang diawali oleh tiap nada dalam file MIDI dan memiliki panjang b 1 birama dengan melodi yang dijadikan query berdasarkan diagram fungsi interval terhadap waktu yang telah dihasilkan sebelumnya. Pembandingan ini akan menghasilkan nilai derajat ketidakmiripan antara kedua melodi tersebut. Pembandingan melodi dilakukan dari nada pertama sampai nada terakhir pada file MIDI. 5. Hasil dari pencarian melodi untuk file MIDI yang sedang diproses adalah melodi pada b 1 birama yang berurutan pada file MIDI yang menghasilkan nilai derajat ketidakmiripan terkecil. Secara garis besar, pseudocode algoritma penghitungan derajat ketidakmiripan pada sebuah file MIDI dapat dilihat pada Tabel 3.2 dan Tabel 3.3. III - 4

5 Tabel 3.2 Algoritma Penghitungan Derajat Ketidakmiripan Per Birama Ubah melodi pada file MIDI menjadi melodi monofonik m i traversal [1.. (b2 b1 + 1)] DerajatKetidakmiripan hasil pembandingan melodi antara melodi query dengan melodi m dari birama i sampai (i + b1 1) If i = 1 then DerajatKetidakmiripanMinimum DerajatKetidakmiripan Else {i > 1} If DerajatKetidakmiripan < DerajatKetidakmiripanMinimum then DerajatKetidakmiripanMinimum DerajatKetidakmiripan {Next i} Return DerajatKetidakmiripanMinimum Tabel 3.3 Algoritma Penghitungan Derajat Ketidakmiripan Per Nada Ubah melodi pada file MIDI menjadi melodi monofonik m i traversal [1.. jumlah nada dalam m] DerajatKetidakmiripan hasil pembandingan melodi antara melodi query dengan potongan melodi m yang diawali oleh nada ke-i dari m dan memiliki panjang b1 birama If i = 1 then DerajatKetidakmiripanMinimum DerajatKetidakmiripan Else {i > 1} If DerajatKetidakmiripan < DerajatKetidakmiripanMinimum then DerajatKetidakmiripanMinimum DerajatKetidakmiripan {Next i} Return DerajatKetidakmiripanMinimum Deskripsi untuk masing-masing proses pada Gambar 3.1 akan dijelaskan di bawah ini. III.1 Konversi Melodi Pada File MIDI Menjadi Melodi Monofonik Melodi yang dijadikan query bersifat monofonik sedangkan melodi pada file MIDI bersifat polifonik. Karena itu, melodi pada file MIDI perlu dikonversi menjadi melodi monofonik supaya dapat dibandingkan dengan melodi yang dijadikan query. Algoritma-algoritma konversi melodi polifonik ke monofonik yang digunakan adalah algoritma-algoritma pada Bab II.5. III - 5

6 III.2 Pemetaan Melodi Ke Diagram Fungsi Interval Terhadap Waktu Pada proses ini akan dilakukan pemetaan terhadap melodi yang dijadikan query dan melodi dari file MIDI yang telah dikonversi menjadi melodi monofonik ke dalam diagram fungsi interval terhadap waktu. Melodi dapat didefinisikan sebagai susunan nada-nada yang terurut berdasarkan waktu kemunculannya. Berdasarkan definisi di atas, melodi dapat dimodelkan sebagai kumpulan titik-titik (x, f(x)). Nilai x menyatakan satuan waktu sedangkan f(x) menyatakan nada yang dimainkan pada saat durasi melodi mencapai x. Misalnya, melodi pada Gambar 3.4 dapat ditransformasikan menjadi kumpulan titik-titik pada Gambar 3.5. Gambar 3.4 Contoh Melodi Nada Waktu Gambar 3.5 Pemetaan Melodi ke Diagram Fungsi Waktu III - 6

7 Pada Gambar 3.5, sumbu x merepresentasikan waktu dalam satuan ketukan (pada gambar di atas, satu nada seperdelapan memiliki durasi satu ketukan), sedangkan sumbu y merepresentasikan interval nada yang sedang dimainkan dari nada dasar melodi tersebut. Ada beberapa aturan yang perlu diperhatikan dalam mengoversi sebuah melodi menjadi diagram fungsi interval terhadap waktu: 1. Panjang ketukan ditentukan dari denumerator pada tanda birama. Misalnya, jika sebuah melodi dimainkan pada tanda birama 4/4, maka durasi satu ketukan pada melodi tersebut sama dengan durasi satu nada seperempat. 2. Interval antara nada pertama dengan nada dasar pada melodi tersebut berjarak sejauh-jauhnya 11 semitone. Dengan demikian, nilai pitch dari nada pertama selalu berkisar dari 0 sampai 11. III.3 Pembandingan Melodi Pada proses ini akan dilakukan penghitungan derajat ketidakmiripan antara melodi yang dijadikan query dengan melodi pada file MIDI. Algoritma untuk mencari melodi yang mirip dengan melodi M yang dijadikan query dengan panjang b birama adalah sebagai berikut: 1. Untuk setiap birama ke-i dalam melodi file MIDI, ambil melodi m yang merupakan potongan melodi dari file MIDI yang dimulai dari birama ke-i dan memiliki panjang b birama. 2. Nyatakan waktu awal m sebagai t 1 dan waktu akhir m sebagai t 2. Nyatakan juga waktu awal M sebagai T 1 dan waktu akhir M sebagai T 2. T 1 diberi nilai 0, sedangkan T 2 adalah jumlah ketukan antara nada pertama dengan nada terakhir M. III - 7

8 3. Tentukan fungsi f(x) yang menyatakan interval nada dalam melodi m pada saat x terhadap nada dasar m. Tentukan juga fungsi F(x) yang menyatakan interval nada dalam melodi M pada saat x terhadap nada dasar M. 4. Tentukan fungsi g(x) yang merupakan hasil transformasi f(x) dalam interval [t 1,t 2 ] t2 t1 ke dalam interval [T 1,T 2 ]. Dengan demikian, g( x) = f ( t1 + ( x. )) T T 5. Tentukan derajat ketidakmiripan F(x) dengan g(x) pada interval [T 1,T 2 ] dengan cara menghitung L = S 1 + S 2, di mana b S 1 = a dan S 2 = F ( x) g( x) dx untuk tiap interval [a, b] di mana F(x) > g(x), b a g ( x) F( x) dx untuk tiap interval [a,b] di mana g(x) > F(x). L selalu bernilai positif. Jika nilai L semakin kecil, maka m semakin mirip dengan M. Jika L = 0, maka m sama dengan M. Secara garis besar, pseudocode algoritma pembandingan melodi dapat dilihat pada Tabel 3.6. Tabel 3.6 Algoritma Pembandingan Melodi M = melodi query dengan panjang b birama dan durasi [T1.. T2] m = melodi potongan dari file MIDI dengan panjang b birama dan durasi [t1.. t2] F(x) = interval nada melodi M pada saat x f(x) = interval nada melodi m pada saat x g(x) = transformasi f(x) dari [t1.. t2] ke [T1.. T2] Bandingkan F(x) dengan g(x) Return DerajatKetidakmiripan 2 1 Berikut ini adalah contoh pembandingan dua buah melodi. Kedua buah melodi tersebut ditunjukkan pada Gambar 3.7 dan Gambar 3.8. III - 8

9 Gambar 3.7 Contoh Melodi 1 Gambar 3.8 Contoh Melodi 2 Jika kedua melodi di atas dipetakan ke diagram interval terhadap waktu, hasilnya akan tampak seperti pada Gambar 3.9. Gambar 3.9 Pemetaan Melodi 1 dan Melodi 2 ke Diagram Koordinat Dari Gambar 3.9, besar derajat ketidakmiripan dapat diperoleh dengan cara menghitung total luas area yang berwarna hijau. III - 9

BAB V EVALUASI. Bab ini berisi penjelasan mengenai evaluasi terhadap sistem pencarian melodi

BAB V EVALUASI. Bab ini berisi penjelasan mengenai evaluasi terhadap sistem pencarian melodi BAB V EVALUASI Bab ini berisi penjelasan mengenai evaluasi terhadap sistem pencarian melodi pada file MIDI yang akan dikembangkan. Secara garis besar, evaluasi ini terdiri dari dua bagian, yaitu implementasi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. MIDI (Musical Intrument Digital Interface) adalah protokol yang memungkinkan

BAB I PENDAHULUAN. MIDI (Musical Intrument Digital Interface) adalah protokol yang memungkinkan BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang MIDI (Musical Intrument Digital Interface) adalah protokol yang memungkinkan alat musik elektronik dan perangkat lunak komputer untuk berkomunikasi. Isi file MIDI dibuat

Lebih terperinci

PENCARIAN MELODI PADA FILE MIDI

PENCARIAN MELODI PADA FILE MIDI PENCARIAN MELODI PADA FILE MIDI TESIS Karya Tulis Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Magister dari Institut Teknologi Bandung Oleh Eddo Fajar N 23505029 Program Studi Magister Informatika

Lebih terperinci

PENCARIAN MELODI PADA FILE MIDI. EddoFajarN

PENCARIAN MELODI PADA FILE MIDI. EddoFajarN PENCARIAN MELODI PADA FILE MIDI EddoFajarN Peneliti di Puslitbang Aptel SKDI, Badan Litbang SDM Kementerian Kominfo, Alumnus Pasca Sarjana Fakultas Teknik Elektro ITB Bandung ABSTRACT Searching MIDI files

Lebih terperinci

BAB III Analisis. Gambar III.1 Rancangan Pemrosesan

BAB III Analisis. Gambar III.1 Rancangan Pemrosesan BAB III Analisis Bab ini memuat analisis yang dilakukan dalam penulisan Tugas Akhir, berupa analisis terhadap rancangan pemrosesan, yang dibagi menjadi bagian Preprosesor, Algoritma Genetika, dan bagian

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. Bab ini berisi hasil studi literatur yang meliputi penjelasan mengenai music

BAB II DASAR TEORI. Bab ini berisi hasil studi literatur yang meliputi penjelasan mengenai music BAB II DASAR TEORI Bab ini berisi hasil studi literatur yang meliputi penjelasan mengenai music information retrieval dan aspek-aspek apa saja yang dapat digunakan untuk mendefinisikan music information

Lebih terperinci

BAB IV RANCANGAN GENERATOR MELODI

BAB IV RANCANGAN GENERATOR MELODI BAB IV RANCANGAN GENERATOR MELODI Bab ini menjabarkan proses perancangan sistem generator melodi beserta hasilnya. Pertama, dibahas mengenai analisis skema dasar umum sistem untuk menyusun melodi dari

Lebih terperinci

Luas daerah yang dibatasi oleh beberapa kurva dapat ditentukan dengan menghitung integral tertentu.

Luas daerah yang dibatasi oleh beberapa kurva dapat ditentukan dengan menghitung integral tertentu. IKA ARFIANI,S.T. Luas daerah yang dibatasi oleh beberapa kurva dapat ditentukan dengan menghitung integral tertentu. Andaikan kurva y = f(x) dan kurva y = g(x) kontinu pada interval a x b, dan kurva y

Lebih terperinci

PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN NOTASI MUSIK PIANO UNTUK MELATIH MENINGKATKAN KECERDASAN MANUSIA MENGGUNAKAN VISUAL BASIC 6.0

PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN NOTASI MUSIK PIANO UNTUK MELATIH MENINGKATKAN KECERDASAN MANUSIA MENGGUNAKAN VISUAL BASIC 6.0 PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN NOTASI MUSIK PIANO UNTUK MELATIH MENINGKATKAN KECERDASAN MANUSIA MENGGUNAKAN VISUAL BASIC 6.0 Ermayanti Astuti, M.Kom 1,2 Teknik Informatika Komputer, Fakultas Ilmu Komputer,

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Gambaran Umum Manusia mempunyai kemampuan untuk belajar sejak dia dilahirkan, baik diajarkan maupun belajar sendiri, hal ini dikarenakan manusia mempunyai jaringan saraf.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Hak cipta adalah sebuah hak eksklusif untuk mengatur penggunaan hasil penuangan gagasan atau informasi tertentu. Hak cipta merupakan salah satu jenis hak kekayaan

Lebih terperinci

BAB IV Perancangan dan Implementasi

BAB IV Perancangan dan Implementasi BAB IV Perancangan dan Implementasi Bab ini memuat perancangan dan implementasi yang dilakukan dalam penulisan Tugas Akhir, mencakup deskripsi dan lingkungan implementasi perangkat lunak, rancangan dan

Lebih terperinci

7. Himpunan penyelesaian. 8. Jika log 2 = 0,301 dan log 3 = 10. Himpunan penyelesaian

7. Himpunan penyelesaian. 8. Jika log 2 = 0,301 dan log 3 = 10. Himpunan penyelesaian 1. Persamaan kuadrat yang akarakarnya 5 dan -2 x² + 7x + 10 = 0 x² - 7x + 10 = 0 x² + 3x + 10 = 0 x² + 3x - 10 = 0 x² - 3x - 10 = 0 2. Suatu peluru ditembakkan ke atas. Tinggi peluru pada t detik dirumuskan

Lebih terperinci

Matematika Ujian Akhir Nasional Tahun 2004

Matematika Ujian Akhir Nasional Tahun 2004 Matematika Ujian Akhir Nasional Tahun 00 UAN-SMA-0-0 Persamaan kuadrat yang akar-akarnya dan adalah x + x + 0 = 0 x + x 0 = 0 x x + 0 = 0 x x 0 = 0 x + x + 0 = 0 UAN-SMA-0-0 Suatu peluru ditembakkan ke

Lebih terperinci

16. INTEGRAL. A. Integral Tak Tentu 1. dx = x + c 2. a dx = a dx = ax + c. 3. x n dx = + c. cos ax + c. 4. sin ax dx = 1 a. 5.

16. INTEGRAL. A. Integral Tak Tentu 1. dx = x + c 2. a dx = a dx = ax + c. 3. x n dx = + c. cos ax + c. 4. sin ax dx = 1 a. 5. 6. INTEGRAL A. Integral Tak Tentu. dx = x + c. a dx = a dx = ax + c. x n dx = n+ x n+ + c. sin ax dx = a cos ax + c 5. cos ax dx = a sin ax + c 6. sec ax dx = a tan ax + c 7. [ f(x) ± g(x) ] dx = f(x)

Lebih terperinci

INTEGRAL. disebut integral tak tentu dan f(x) disebut integran. = X n+1 + C, a = konstanta

INTEGRAL. disebut integral tak tentu dan f(x) disebut integran. = X n+1 + C, a = konstanta INTEGRAL Jika f(x) = F (x) adalah turunan pertama dari fungsi F(x) maka F(x) adalah antiturunan dari f(x)dan ditulis dengan F(x) = (dibaca integral f(x) terhadap x) = lambang integral, f(x) = integran.

Lebih terperinci

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Musik merupakan hal yang paling banyak disukai oleh kebanyakan orang di seluruh dunia ini. Ada berbagai aliran musik yang tercipta dari berbagai belahan dunia.

Lebih terperinci

Sistem Tonjur untuk Menentukan Pasangan Main Angklung ke Pemain dengan Memanfaatkan MusicXML

Sistem Tonjur untuk Menentukan Pasangan Main Angklung ke Pemain dengan Memanfaatkan MusicXML Sistem Tonjur untuk Menentukan Pasangan Main Angklung ke Pemain dengan Memanfaatkan MusicXML Hafid Inggiantowi Institut Teknologi Bandung Jln. Ganesha no. 10 Bandung, 40132, Indonesia hafidinggiantowi@gmail.com

Lebih terperinci

FUNGSI Misalkan A dan B himpunan. Relasi biner f dari A ke B merupakan suatu fungsi jika setiap elemen di dalam A dihubungkan dengan tepat satu

FUNGSI Misalkan A dan B himpunan. Relasi biner f dari A ke B merupakan suatu fungsi jika setiap elemen di dalam A dihubungkan dengan tepat satu FUNGSI FUNGSI Misalkan A dan B himpunan. Relasi biner f dari A ke B merupakan suatu fungsi jika setiap elemen di dalam A dihubungkan dengan tepat satu elemen di dalam B. Jika f adalah fungsi dari A ke

Lebih terperinci

Pendahuluan. Kuadran I (X>0, Y>0) Kuadran II (X<0, Y>0) Kuadran IV (X>0, Y<0) Kuadran III (X<0, Y<0)

Pendahuluan. Kuadran I (X>0, Y>0) Kuadran II (X<0, Y>0) Kuadran IV (X>0, Y<0) Kuadran III (X<0, Y<0) Matakuliah : Algoritma & Struktur Data Versi : 1.0.0 Materi : Pemilihan (Struktur IF) Penyaji : Zulkarnaen NS 1 Pendahuluan Struktur runtunan hanya terdapat pada program sederhana. Pada umumnya masalah

Lebih terperinci

Fuzzy Logic. Untuk merepresentasikan masalah yang mengandung ketidakpastian ke dalam suatu bahasa formal yang dipahami komputer digunakan fuzzy logic.

Fuzzy Logic. Untuk merepresentasikan masalah yang mengandung ketidakpastian ke dalam suatu bahasa formal yang dipahami komputer digunakan fuzzy logic. Fuzzy Systems Fuzzy Logic Untuk merepresentasikan masalah yang mengandung ketidakpastian ke dalam suatu bahasa formal yang dipahami komputer digunakan fuzzy logic. Masalah: Pemberian beasiswa Misalkan

Lebih terperinci

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 1.1. Analisa Masalah 3.1.1. Analisa Algoritma Midi (Musical Instrument Digital Interface) merupakan sebuah teknologi yang memungkinkan alat musik elektrik, komputer,

Lebih terperinci

Unsur Musik. Irama. Beat Birama Tempo

Unsur Musik. Irama. Beat Birama Tempo Unsur- Unsur Musik Unsur Musik Bunyi Irama Notasi Melodi Harmoni Tonalitas Tekstur Gaya musik Pitch Dinamika Timbre Beat Birama Tempo Musik adalah bagian dari bunyi, namun bunyi dalam musik berbeda dengan

Lebih terperinci

BAB 2 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINEAR

BAB 2 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINEAR BAB 2 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINEAR METODE GRAFIK DAN TABULASI A. Tujuan a. Memahami Metode Grafik dan Tabulasi b. Mampu Menentukan nilai akar persamaan dengan Metode Grafik dan Tabulasi c. Mampu membuat

Lebih terperinci

Materi Kuliah Matematika Komputasi FUNGSI

Materi Kuliah Matematika Komputasi FUNGSI Materi Kuliah Matematika Komputasi FUNGSI Misalkan A dan B himpunan. FUNGSI Relasi biner f dari A ke B merupakan suatu fungsi jika setiap elemen di dalam A dihubungkan dengan tepat satu elemen di dalam

Lebih terperinci

D. 90 meter E. 95 meter

D. 90 meter E. 95 meter 1. Persamaan kuadrat yang akar-akarnya 5 dan -2 adalah... A. x² + 7x + 10 = 0 B. x² - 7x + 10 = 0 C. x² + 3x + 10 = 0 Kunci : E Rumus : (x - x 1 ) (x - x 2 ) = 0 dimana x 1 = 5, dan x 2 = -2 (x - 5) (x

Lebih terperinci

BAB 3 PENANGANAN JARINGAN KOMUNIKASI MULTIHOP TERKONFIGURASI SENDIRI UNTUK PAIRFORM-COMMUNICATION

BAB 3 PENANGANAN JARINGAN KOMUNIKASI MULTIHOP TERKONFIGURASI SENDIRI UNTUK PAIRFORM-COMMUNICATION BAB 3 PENANGANAN JARINGAN KOMUNIKASI MULTIHOP TERKONFIGURASI SENDIRI UNTUK PAIRFORM-COMMUNICATION Bab ini akan menjelaskan tentang penanganan jaringan untuk komunikasi antara dua sumber yang berpasangan.

Lebih terperinci

Pertemuan 5 PEMILIHAN/PERCABANGAN

Pertemuan 5 PEMILIHAN/PERCABANGAN ALGORITMA PEMROGRAMAN (Semester 1 - IF6110202) Pertemuan 5 PEMILIHAN/PERCABANGAN Jadwal: Selasa, 24/10/2017, 10:20-12.00 (2 sks) Dosen:Condro Kartiko CAPAIAN PEMBELAJARAN UMUM Setelah mengikuti mata kuliah

Lebih terperinci

1. Pendahuluan Latar Belakang

1. Pendahuluan Latar Belakang 1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Musik merupakan sarana untuk menyimpan hasil karya seseorang. Dan hampir semua notasi musik dituliskan ke dalam not balok. Not balok adalah susunan nada yang ditulis

Lebih terperinci

Pembuatan Musik Tanpa Pola Dengan Menggunakan Algoritma Runut Balik

Pembuatan Musik Tanpa Pola Dengan Menggunakan Algoritma Runut Balik Pembuatan Musik Tanpa Pola Dengan Menggunakan Algoritma Runut Balik Aldrich Valentino Halim/13515081 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung (ITB)

Lebih terperinci

PENGULANGAN SKEMA PEMROSESAN SEKUENSIAL. Tim Pengajar KU1071 Sem

PENGULANGAN SKEMA PEMROSESAN SEKUENSIAL. Tim Pengajar KU1071 Sem PENGULANGAN SKEMA PEMROSESAN SEKUENSIAL Tim Pengajar KU1071 Sem. 1 2009-2010 1 Overview Notasi Pengulangan 1. Berdasarkan jumlah pengulangan repeat n times aksi 2. Berdasarkan kondisi berhenti repeat aksi

Lebih terperinci

Pertemuan 4 Diagram Alur / Flowchart

Pertemuan 4 Diagram Alur / Flowchart Pertemuan 4 Diagram Alur / Flowchart Flowchart Flowchart adalah representasi grafik dari langkah-langkah yang harus diikuti dalam menyelesaikan suatu permasalahan yang terdiri atas sekumpulan simbol, dimana

Lebih terperinci

Pendeteksian Plagiarisme Musik dengan Algoritma Boyer- Moore

Pendeteksian Plagiarisme Musik dengan Algoritma Boyer- Moore Pendeteksian Plagiarisme Musik dengan Algoritma Boyer- Moore Nicholas Rio - 13510024 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10

Lebih terperinci

Jika f adalah fungsi dari A ke B kita menuliskan f : A B yang artinya f memetakan A ke B.

Jika f adalah fungsi dari A ke B kita menuliskan f : A B yang artinya f memetakan A ke B. 1 FUNGSI Misalkan A dan B himpunan. Relasi biner f dari A ke B merupakan suatu fungsi jika setiap elemen di dalam A dihubungkan dengan tepat satu elemen di dalam B. Jika f adalah fungsi dari A ke B kita

Lebih terperinci

Implementasi Metode Jumlah Riemann untuk Mendekati Luas Daerah di Bawah Kurva Suatu Fungsi Polinom dengan Divide and Conquer

Implementasi Metode Jumlah Riemann untuk Mendekati Luas Daerah di Bawah Kurva Suatu Fungsi Polinom dengan Divide and Conquer Implementasi Metode Jumlah Riemann untuk Mendekati Luas Daerah di Bawah Kurva Suatu Fungsi Polinom dengan Divide and Conquer Dewita Sonya Tarabunga - 13515021 Program Studi Tenik Informatika Sekolah Teknik

Lebih terperinci

Matematika EBTANAS Tahun 2003

Matematika EBTANAS Tahun 2003 Matematika EBTANAS Tahun EBT-SMA-- Persamaan kuadrat (k + )x (k ) x + k = mempunyai akar-akar nyata dan sama. Jumlah kedua akar persamaan tersebut adalah EBT-SMA-- Jika akar-akar persamaan kuadrat x +

Lebih terperinci

Jurnal CoreIT, Vol.1, No.2, Desember 2015 ISSN: X (Cetak) Niky Fetra 1, Muhammad Irsyad 2 1,2

Jurnal CoreIT, Vol.1, No.2, Desember 2015 ISSN: X (Cetak) Niky Fetra 1, Muhammad Irsyad 2 1,2 Aplikasi Pencarian Chord dalam Membantu Penciptaan Lagu Menggunakan Algoritma Fast Fourier Transform (FFT) dan Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Niky Fetra 1, Muhammad Irsyad 2 1,2 Teknik Informatika

Lebih terperinci

Kondisional/Pencabangan/Pemilihan. Konsep Pencabangan Sintaks Konsep if (kasus tunggal) Konsep if-else (2-3 kasus) Konsep switch (lebih dari 3 kasus)

Kondisional/Pencabangan/Pemilihan. Konsep Pencabangan Sintaks Konsep if (kasus tunggal) Konsep if-else (2-3 kasus) Konsep switch (lebih dari 3 kasus) Kondisional/Pencabangan/Pemilihan Konsep Pencabangan Sintaks Konsep if (kasus tunggal) Konsep if-else (2-3 kasus) Konsep switch (lebih dari 3 kasus) Konsep Pencabangan/Pemilihan Konsep pencabangan/pemilihan

Lebih terperinci

Latihan 1. Cek penggunaan variabel berikut

Latihan 1. Cek penggunaan variabel berikut Latihan 1 Cek penggunaan variabel berikut No Statemen B/S Alasan 1 X2 = 3; 2 Nama = Amanda ; 3 3K = 8.71; 4 Nilai%3 = 3.16; 5 Rata-rata = 14; 6 KodeMK = CS512; 7 NamaKota = Malang ; 8 Fakultas = MIPA;

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Identifikasi Masalah 3 dimensi atau biasa disingkat 3D atau disebut ruang, adalah bentuk dari benda yang memiliki panjang, lebar, dan tinggi. Istilah ini biasanya digunakan

Lebih terperinci

Matematika EBTANAS Tahun 1991

Matematika EBTANAS Tahun 1991 Matematika EBTANAS Tahun 99 EBT-SMA-9-0 Persamaan sumbu simetri dari parabola y = 8 x x x = 4 x = x = x = x = EBT-SMA-9-0 Salah satu akar persamaan kuadrat mx 3x + = 0 dua kali akar yang lain, maka nilai

Lebih terperinci

CONTOH SOAL UAN INTEGRAL

CONTOH SOAL UAN INTEGRAL 1. Diketahui. Nilai a = a. 4 b. 2 c. 1 d. 1 e. 2 2. Nilai a. d. b. e. c. 3. Hasil dari a. b. d. e. c. 4. Hasil dari a. cos 6 x. sin x + C b. cos 6 x. sin x + C c. sin x + sin 3 x + sin 5 x + C d. sin x

Lebih terperinci

Musik dan Lagu Anak Usia Dini

Musik dan Lagu Anak Usia Dini (RPP) Mata Kuliah Musik dan Lagu Anak Usia Dini Oleh : Marini., M.Pd Maria Denok., S.Pd JURUSAN PENDIDIKAN GURU PENDIDIKAN ANAK USIA DINI Fakultas Ilmu Pendidikan IKIP VETERAN SEMARANG Semester/ SKS :

Lebih terperinci

Pembahasan SNMPTN 2011 Matematika IPA Kode 576

Pembahasan SNMPTN 2011 Matematika IPA Kode 576 Pembahasan SNMPTN 011 Matematika IPA Kode 576 Oleh Tutur Widodo Juni 011 1. Diketahui vektor u = (a,, 1) dan v = (a, a, 1). Jika vektor u tegak lurus pada v, maka nilai a adalah... a. 1 b. 0 c. 1 d. e.

Lebih terperinci

Matriks. Matriks adalah adalah susunan skalar elemen-elemen dalam bentuk baris dan kolom.

Matriks. Matriks adalah adalah susunan skalar elemen-elemen dalam bentuk baris dan kolom. Matriks Matriks adalah adalah susunan skalar elemen-elemen dalam bentuk baris dan kolom. Matriks A yang berukuran dari m baris dan n kolom (m n) adalah: Matriks bujursangkar adalah matriks yang berukuran

Lebih terperinci

RELASI DAN FUNGSI. Nur Hasanah, M.Cs

RELASI DAN FUNGSI. Nur Hasanah, M.Cs RELASI DAN FUNGSI Nur Hasanah, M.Cs Relasi Relasi biner R antara himpunan A dan B adalah himpunan bagian dari A B. Notasi: R (A B). a R b adalah notasi untuk (a, b) R, yang artinya a dihubungankan dengan

Lebih terperinci

Struktur Data. Queue (Antrian)

Struktur Data. Queue (Antrian) Struktur Data Queue (Antrian) Definisi Queue (Antrian) adalah list linier yang : 1. Dikenali elemen pertama (Head) dan elemen terakhirnya (Tail) 2. Aturan penyisipan dan penghapusan elemennya didefinisikan

Lebih terperinci

Fungsi. Jika f adalah fungsi dari A ke B kita menuliskan f : A B yang artinya f memetakan A ke B.

Fungsi. Jika f adalah fungsi dari A ke B kita menuliskan f : A B yang artinya f memetakan A ke B. Pertemuan 6 Fungsi Fungsi Misalkan A dan B himpunan. Relasi biner f dari A ke B merupakan suatu fungsi jika setiap elemen di dalam A dihubungkan dengan tepat satu elemen di dalam B. Jika f adalah fungsi

Lebih terperinci

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS Pada bab ini akan dibahas mengenai pengujian alat serta analisis dari hasil pengujian. Tujuan dilakukan pengujian adalah untuk mengetahui seberapa besar tingkat keberhasilan

Lebih terperinci

D. (1 + 2 ) 27 E. (1 + 2 ) 27

D. (1 + 2 ) 27 E. (1 + 2 ) 27 1. Nilai dari untuk x = 4 dan y = 27 adalah... A. (1 + 2 ) 9 B. (1 + 2 ) 9 C. (1 + 2 ) 18 D. (1 + 2 ) 27 E. (1 + 2 ) 27 2. Persamaan 2x² + qx + (q - 1) = 0, mempunyai akar-akar x 1 dan x 2. Jika x 1 2

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS PERMASALAHAN

BAB III ANALISIS PERMASALAHAN BAB III ANALISIS PERMASALAHAN Bab ini menjabarkan proses analisis serta hasil yang didapatkan pada tahap analisis. Pertama, analisis mengenai pembagian mood untuk menentukan bagaimana melodi dapat dikelompokkan

Lebih terperinci

BAB IV PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

BAB IV PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI BAB IV PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI Bab ini berisi perancangan perangkat lunak pembentuk pola improvisasi musik jazz bernama JazzML dan bagaimana impelemntasi hasil rancangan ke dalam kode program. 4.1

Lebih terperinci

SOAL-SOAL TO UN MATEMATIKA IPA PAKET A ... A B. x 3 C. 2 5 D E. 3 x Bentuk sederhana dari ... A. B. C. D. E. 3. Nilai dari =...

SOAL-SOAL TO UN MATEMATIKA IPA PAKET A ... A B. x 3 C. 2 5 D E. 3 x Bentuk sederhana dari ... A. B. C. D. E. 3. Nilai dari =... SOAL-SOAL TO UN MATEMATIKA IPA PAKET A 5. 4 4 Nilai dari 4 ( )4 5 4.0..... 4 5 4 5. Bentuk sederhana dari 5... 0 8 5 8 5 5 8 8 5 8 5 5 log 4. log log8. Nilai dari log 4 log 8 4 4 8 4 =.... 4. Nilai x yang

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA GREEDY PADA PERMAINAN OTHELLO

IMPLEMENTASI ALGORITMA GREEDY PADA PERMAINAN OTHELLO IMPLEMENTASI ALGORITMA GREEDY PADA PERMAINAN OTHELLO Nur Fajriah Rachmah NIM 13506091 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha nomor

Lebih terperinci

BAB 2 PENGENALAN IRIS, PENENTUAN LOKASI IRIS, DAN PEMBUATAN VEKTOR MASUKAN

BAB 2 PENGENALAN IRIS, PENENTUAN LOKASI IRIS, DAN PEMBUATAN VEKTOR MASUKAN BAB 2 PENGENALAN IRIS, PENENTUAN LOKASI IRIS, DAN PEMBUATAN VEKTOR MASUKAN Pengenalan suatu objek tentu saja tidak bisa dilakukan tanpa persiapan sama sekali. Ada beberapa proses yang perlu dilakukan sebelum

Lebih terperinci

PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPS (KODE S09)

PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPS (KODE S09) PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPS (KODE S09) 1. Luas daerah yang dibatasi oleh kurva y = x + x + 5, sumbu x, dan 0 x 1... satuan luas (A) (C) (E) 5 (B) 0 (D) 5 1. Diketahui segitiga ABC, siku-siku di

Lebih terperinci

Sistem Tonjur untuk Membantu Menentukan Pasangan Main Angklung ke Pemain dengan Memanfaatkan MusicXML

Sistem Tonjur untuk Membantu Menentukan Pasangan Main Angklung ke Pemain dengan Memanfaatkan MusicXML Sistem Tonjur untuk Membantu Menentukan Pasangan Main Angklung ke Pemain dengan Memanfaatkan MusicXML Hafid Inggiantowi / 13507094 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika

Lebih terperinci

PERSAMAAN NON LINIER

PERSAMAAN NON LINIER PERSAMAAN NON LINIER Obyektif : 1. Mengerti penggunaan solusi persamaan non linier 2. Mengerti metode biseksi dan regulafalsi 3. Mampu menggunakan metode biseksi dan regula falsi untuk mencari solusi PENGANTAR

Lebih terperinci

MBS - DTA. Sucipto UNTUK KALANGAN SENDIRI. SMK Muhammadiyah 3 Singosari

MBS - DTA. Sucipto UNTUK KALANGAN SENDIRI. SMK Muhammadiyah 3 Singosari MBS - DTA Sucipto UNTUK KALANGAN SENDIRI SMK Muhammadiyah Singosari SERI : MBS-DTA FUNGSI STANDAR KOMPETENSI Siswa mampu memecahkan masalah yang berkaitan dengan fungsi, persamaan fungsi linear dan fungsi

Lebih terperinci

Pembahasan Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan A*

Pembahasan Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan A* Pembahasan Pencarian Lintasan Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra dan A* Willy Setiawan - 13508043 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

II. FUNGSI. 2.1 Pendahuluan

II. FUNGSI. 2.1 Pendahuluan II. FUNGSI. Pendahuluan A. Tujuan Setelah mempelajari bagian ini diharapkan mahasiswa dapat:. menyebutkan definisi fungsi;. menyebutkan macam-macam variabel dalam fungsi; 3. membedakan antara variabel

Lebih terperinci

FUNGSI. A. Relasi dan Fungsi Contoh: Manakah yang merupakan fungsi/pemetaan dan manakah yang bukan fungsi? (i) (ii) (iii)

FUNGSI. A. Relasi dan Fungsi Contoh: Manakah yang merupakan fungsi/pemetaan dan manakah yang bukan fungsi? (i) (ii) (iii) FUNGSI A. Relasi dan Fungsi Manakah yang merupakan fungsi/pemetaan dan manakah yang bukan fungsi? (i) (ii) (iii) Relasi himpunan A ke himpunan B adalah relasi yang memasangkan/mengkawankan/mengkorepodensikan

Lebih terperinci

TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS

TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS PREVIEW KALKULUS TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS Mahasiswa mampu: menyebutkan konsep-konsep utama dalam kalkulus dan contoh masalah-masalah yang memotivasi konsep tersebut; menjelaskan menyebutkan konsep-konsep

Lebih terperinci

BAB III METODE YANG DIUSULKAN

BAB III METODE YANG DIUSULKAN BAB III METODE YANG DIUSULKAN Pada bab ini akan dijelaskan tentang metode pengenalan manusia dengan menggunakan citra dental radiograph yang diusulkan oleh peneliti. Pengenalan ini akan dilakukan dalam

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Musik adalah seni, hiburan, dan aktivitas manusia yang melibatkan suara-suara yang teratur [KLE07]. Istilah musik juga digunakan untuk mengacu pada permainan musik,

Lebih terperinci

MOTIVASI. Secara umum permasalahan dalam sains dan teknologi digambarkan dalam persamaan matematika Solusi persamaan : 1. analitis 2.

MOTIVASI. Secara umum permasalahan dalam sains dan teknologi digambarkan dalam persamaan matematika Solusi persamaan : 1. analitis 2. KOMPUTASI NUMERIS Teknik dan cara menyelesaikan masalah matematika dengan pengoperasian hitungan Mencakup sejumlah besar perhitungan aritmatika yang sangat banyak dan menjemukan Diperlukan komputer MOTIVASI

Lebih terperinci

MODUL III CONTROL FLOW & FLOWCHART

MODUL III CONTROL FLOW & FLOWCHART Modul III Control Flow & Flowchart MODUL III CONTROL FLOW & FLOWCHART III.1. III.1.1 CONTROL FLOW Pernyataan dengan if if (kondisi-dari ekspresi logika) if (a > b) //Jika ekspresi logika ++c; //bernilai

Lebih terperinci

Penerapan strategi BFS untuk menyelesaikan permainan Unblock Me beserta perbandingannya dengan DFS dan Branch and Bound

Penerapan strategi BFS untuk menyelesaikan permainan Unblock Me beserta perbandingannya dengan DFS dan Branch and Bound Penerapan strategi BFS untuk menyelesaikan permainan Unblock Me beserta perbandingannya dengan DFS dan Branch and Bound Eric 13512021 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika

Lebih terperinci

Materi Fungsi Linear Fungsi Variabel, koefisien, dan konstanta Variabel variabel bebas Koefisien Konstanta 1). Pengertian fungsi linier

Materi Fungsi Linear Fungsi Variabel, koefisien, dan konstanta Variabel variabel bebas Koefisien Konstanta 1). Pengertian fungsi linier Materi Fungsi Linear Admin 8:32:00 PM Duhh akhirnya nongol lagi... kali ini saya akan bahas mengenai pelajaran yang paling disukai oleh hampir seluruh warga dunia :v... MATEMATIKA, ya itu namanya. materi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN / PERANCANGAN SISTEM. perancangan dan pembuatan program ini meliputi : dengan konversi notasi infix, prefix, dan postfix.

BAB III METODE PENELITIAN / PERANCANGAN SISTEM. perancangan dan pembuatan program ini meliputi : dengan konversi notasi infix, prefix, dan postfix. 21 BAB III METODE PENELITIAN / PERANCANGAN SISTEM 3.1. Metode Penelitian Metodologi penelitian yang digunakan untuk mendukung penyelesaian perancangan dan pembuatan program ini meliputi : 1. Studi literatur

Lebih terperinci

1. Akar-akar persamaan 2x² + px - q² = 0 adalah p dan q, p - q = 6. Nilai pq =... A. 6 B. -2 C. -4 Kunci : E Penyelesaian : D. -6 E.

1. Akar-akar persamaan 2x² + px - q² = 0 adalah p dan q, p - q = 6. Nilai pq =... A. 6 B. -2 C. -4 Kunci : E Penyelesaian : D. -6 E. 1. Akar-akar persamaan 2x² + px - q² = 0 adalah p dan q, p - q = 6. Nilai pq =... A. 6-2 -4 Kunci : E -6-8 2. Himpunan penyelesaian sistem persamaan Nilai 6x 0.y 0 =... A. 1 Kunci : C 6 36 3. Absis titik

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Kondisi pengolahan data yang telah dijabarkan sebelumnya pada bab 1 (satu) memiliki keterkaitan terhadap permasalahan yang teridentifikasi. Yaitu permasalahan terkait desain

Lebih terperinci

BAB VI FUNGSI KUADRAT (PARABOLA) a < 0 dan D = 0 a < 0 dan D < 0. a < 0 0 x 0 x

BAB VI FUNGSI KUADRAT (PARABOLA) a < 0 dan D = 0 a < 0 dan D < 0. a < 0 0 x 0 x BAB VI FUNGSI KUADRAT (PARABOLA) Secara umum, persamaan kuadrat dituliskan sebagai ax 2 + bx + c = 0 atau dalam bentuk fungsi dituliskan sebagai f(x) = ax 2 + bx + c. Sifat matematis dari persamaan kuadrat

Lebih terperinci

Pembahasan Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN)

Pembahasan Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) Pembahasan Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) Bidang Matematika Kode Paket 578 Oleh : Fendi Alfi Fauzi 1. Diketahui vektor u = (a,, 1) dan v = (a, a, 1). Jika vektor u tegak lurus

Lebih terperinci

7. Logika dan Algoritma Pemrograman

7. Logika dan Algoritma Pemrograman 7. Logika dan Algoritma Pemrograman Logika Informatika Heri Sismoro, M.Kom. STMIK AMIKOM Yogyakarta STMIK AMIKOM YOGYAKARTA Jl. Ringroad Utara Condong Catur Yogyakarta. Telp. 0274 884201 Fax 0274-884208

Lebih terperinci

1. Agar F(x) = (p - 2) x² - 2 (2p - 3) x + 5p - 6 bernilai positif untuk semua x, maka batas-batas nilai p adalah... A. p > l B. 2 < p < 3 C.

1. Agar F(x) = (p - 2) x² - 2 (2p - 3) x + 5p - 6 bernilai positif untuk semua x, maka batas-batas nilai p adalah... A. p > l B. 2 < p < 3 C. 1. Agar F(x) = (p - 2) x² - 2 (2p - 3) x + 5p - 6 bernilai positif untuk semua x, maka batas-batas nilai p adalah... A. p > l 2 < p < 3 p > 3 1 < p < 2 p < 1 atau p > 2 Kunci : C Persamaan fungsi : F(x)

Lebih terperinci

PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPA (KODE: A05) Petunjuk A digunakan untuk menjawab soal nomor 1 sampai dengan nomor 40.

PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPA (KODE: A05) Petunjuk A digunakan untuk menjawab soal nomor 1 sampai dengan nomor 40. PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPA (KODE: A05) Petunjuk A digunakan untuk menjawab soal nomor sampai dengan nomor 0. 5. Jika a b 5, maka a + b = 5 (A). (C) 0. 0.. 7.. Nilai x yang memenuhi pertidaksamaan

Lebih terperinci

Ringkasan Materi Soal-soal dan Pembahasan MATEMATIKA. SD Kelas 4, 5, 6

Ringkasan Materi Soal-soal dan Pembahasan MATEMATIKA. SD Kelas 4, 5, 6 Ringkasan Materi Soal-soal dan Pembahasan MATEMATIKA SD Kelas 4, 5, 6 1 Matematika A. Operasi Hitung Bilangan... 3 B. Bilangan Ribuan... 5 C. Perkalian dan Pembagian Bilangan... 6 D. Kelipatan dan Faktor

Lebih terperinci

p2(x)

p2(x) BAB 1 Konsep Dasar 1.1 Denisi dan Teorema Dalam Kalkulus Pengembangan metoda numerik tidak terlepas dari pengembangan beberapa denisi dan teorema dalam mata kuliah kalkulus yang berkenaan dengan fungsi

Lebih terperinci

adalah... pq = Dalam skala Richter, kekuatan R dari suatu gempa bumi dengan intensitas I dimodelkan dengan

adalah... pq = Dalam skala Richter, kekuatan R dari suatu gempa bumi dengan intensitas I dimodelkan dengan SOAL-SOAL TO KELAS XII IPA PAKET B. Nilai paling sederhana dari 9 9 9 9 9 4 6 6 4 adalah.... Diketahui p = + dan q =. Nilai 0 0. Apabila g g maka pq p q =... 4. Dalam skala Richter, kekuatan R dari suatu

Lebih terperinci

Soal Ulangan Umum Semester 1 Kelas VIII

Soal Ulangan Umum Semester 1 Kelas VIII Soal Ulangan Umum Semester 1 Kelas VIII A. Berilah tanda silang (x) pada huruf a, b, c, d atau e di depan jawaban yang benar! 1. Salah satu factor dari x - xy 4y adalah cm a. (x - 4y)(x + 3y) b. (x + 4y)(x

Lebih terperinci

Bab 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

Bab 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN Bab 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Image atau gambar selama ini dihasilkan oleh manusia dengan cara menggambar pada sebuah media. Baik media itu kertas, kanvas maupun melalui perangkat lunak komputer.

Lebih terperinci

BAB IV KURVA ELIPTIK DAN ID BASED CRYPTOSYSTEM

BAB IV KURVA ELIPTIK DAN ID BASED CRYPTOSYSTEM BAB IV KURVA ELIPTIK DAN ID BASED CRYPTOSYSTEM 4.1. Kurva Eliptik Misalkan p adalah bilangan prima yang lebih besar dari 3. Sebuah kurva eliptik atas lapangan hingga dengan ukuran p dinotasikan dengan

Lebih terperinci

APLIKASI TURUNAN ALJABAR. Tujuan Pembelajaran. ) kemudian menyentuh bukit kedua pada titik B(x 2

APLIKASI TURUNAN ALJABAR. Tujuan Pembelajaran. ) kemudian menyentuh bukit kedua pada titik B(x 2 Kurikulum 3/6 matematika K e l a s XI APLIKASI TURUNAN ALJABAR Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan berikut.. Dapat menerapkan aturan turunan aljabar untuk

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Pattern Matching untuk Mengidentifikasi Musik Monophonic

Penerapan Algoritma Pattern Matching untuk Mengidentifikasi Musik Monophonic Penerapan Algoritma Pattern Matching untuk Mengidentifikasi Musik Monophonic Fahziar Riesad Wutono (13512012) 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

NOTASI BALOK. Oleh: Inggit Sitowati

NOTASI BALOK. Oleh: Inggit Sitowati NOTASI BALOK Oleh: Inggit Sitowati PARANADA (STAFF) Lima garis lurus sejajar berjarak sama, memanjang dari kiri ke kanan, sebagai tempat menuliskan not balok. Garis-garis dalam paranada diberi nomor. Masing-masing

Lebih terperinci

SOAL DAN PEMBAHASAN REFLEKSI DAN DILATASI

SOAL DAN PEMBAHASAN REFLEKSI DAN DILATASI SOAL DAN PEMBAHASAN REFLEKSI DAN DILATASI 1. ABCD sebuah persegi dengan koordinat titik-titik sudut A(1,1), B(2,1), C(2,2) dan D(1,2). Tentukan peta atau bayangan dari titik-titik sudut persegi itu oleh

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA PATTERN MATCHING KNUTH-MORRIS-PRATT DALAM PROGRAM MOUSE CAM

PENERAPAN ALGORITMA PATTERN MATCHING KNUTH-MORRIS-PRATT DALAM PROGRAM MOUSE CAM PENERAPAN ALGORITMA PATTERN MATCHING KNUTH-MORRIS-PRATT DALAM PROGRAM MOUSE CAM Kenji Prahyudi - 13508058 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma DFS pada Pewarnaan Gambar Sederhana Menggunakan Bucket tool

Implementasi Algoritma DFS pada Pewarnaan Gambar Sederhana Menggunakan Bucket tool Implementasi Algoritma DFS pada Pewarnaan Gambar Sederhana Menggunakan Bucket tool Sharon Loh (13510086) 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

APLIKASI PENULISAN NOTASI BALOK DARI FILE MIDI MONOPHONIC

APLIKASI PENULISAN NOTASI BALOK DARI FILE MIDI MONOPHONIC APLIKASI PENULISAN NOTASI BALOK DARI FILE MIDI MONOPHONIC Liliana, Sukanto Tedjokusuma, Richie Alamveta Jurusan Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131,

Lebih terperinci

LATIHAN UTS Tim Pengajar KU1071 Sem

LATIHAN UTS Tim Pengajar KU1071 Sem LATIHAN UTS Tim Pengajar KU1071 Sem. 1 2010-2011 Soal 1 Buatlah sebuah program prosedural dalam notasi algoritmik yang akan membaca sebuah variabel Grs yang bertipe Garis. Informasi yang terkandung dalam

Lebih terperinci

Pemrograman Fery Updi,M.Kom

Pemrograman Fery Updi,M.Kom Pemrograman Fery Updi,M.Kom 1 Pokok Bahasan Struktur Kontrol Perulangan (while loop, do-while loop, for loop) Pernyataan Percabangan (break, continue, return) 2 Tujuan Mahasiswa mampu: Menggunakan struktur

Lebih terperinci

*Tambahan Grafik Fungsi Kuadrat

*Tambahan Grafik Fungsi Kuadrat *Tambahan Grafik Fungsi Kuadrat GRAFIK FUNGSI KUADRAT Langkah-langkah menggambar grafik: 1. Tentukan pembuat nol fungsi y=0 atau f(x)=0 2. Tentukan sumbu simetri x = -b/2a 3. Tentukan titik puncak P (x,y)

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN. Gambar 3.1. Sistem instruksi dan kontrol robot.

BAB III PERANCANGAN. Gambar 3.1. Sistem instruksi dan kontrol robot. BAB III PERANCANGAN Membahas perancangan sistem yang terdiri dari gambaran umum sistem dan bagaimana mengolah informasi yang didapat dari penglihatan dan arah hadap robot di dalam algoritma penentuan lokasi

Lebih terperinci

Kode MK/ Nama MK. Cakupan 8/29/2014. Himpunan, Relasi dan fungsi Kombinatorial. Teori graf. Pohon (Tree) dan pewarnaan graf. Matematika Diskrit

Kode MK/ Nama MK. Cakupan 8/29/2014. Himpunan, Relasi dan fungsi Kombinatorial. Teori graf. Pohon (Tree) dan pewarnaan graf. Matematika Diskrit 8/29/24 Kode MK/ Nama MK Matematika Diskrit 8/29/24 Cakupan Himpunan, Relasi dan fungsi Kombinatorial Teori graf Pohon (Tree) dan pewarnaan graf 2 8/29/24 8/29/24 Relasi dan Fungsi Tujuan Mahasiswa memahami

Lebih terperinci

BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN BAB V IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bab ini berisi perancangan terhadap prototipe sistem generator melodi, hasil implementasi dari rancangan tersebut serta pengujian, baik berkenaan dengan keterkaitan mood

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 1 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Tabel

PRAKTIKUM 1 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Tabel PRAKTIKUM 1 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Tabel Tujuan : Mempelajari metode Tabel untuk penyelesaian persamaan non linier Dasar Teori : Penyelesaian persamaan non linier adalah penentuan akar-akar

Lebih terperinci

Bab 4 Studi Kasus. 4.1 Tampilan Awal Aplikasi Perangkat Lunak

Bab 4 Studi Kasus. 4.1 Tampilan Awal Aplikasi Perangkat Lunak Bab 4 Studi Kasus Pada bab ini akan dibahas mengenai aplikasi perangkat lunak untuk mengimplementasikan logika-logika dan algoritma pemodelan produk berbasis feature yang telah dibuat pada bab 3 penelitian

Lebih terperinci

PITCH INTERVAL SINYAL SENANDUNG UNTUK PENCARIAN LAGU PADA TANGGA NADA PENTATONIS DAN DIATONIS TUGAS AKHIR

PITCH INTERVAL SINYAL SENANDUNG UNTUK PENCARIAN LAGU PADA TANGGA NADA PENTATONIS DAN DIATONIS TUGAS AKHIR PITCH INTERVAL SINYAL SENANDUNG UNTUK PENCARIAN LAGU PADA TANGGA NADA PENTATONIS DAN DIATONIS TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Knuth-Morris-Pratt dalam Music Identification (Musipedia)

Penerapan Algoritma Knuth-Morris-Pratt dalam Music Identification (Musipedia) Penerapan Algoritma Knuth-Morris-Pratt dalam Music Identification Musipedia Adi Nugraha Setiadi 13508062 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci